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title: 'De um lado a outro, tudo é violência: o impacto da intervenção federal nos
  índices de violência do Rio de Janeiro'
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- affiliation: ^[Graduado em Relações Internacioais pelo Centro Universitário Tabosa
    de Almeida. Mestrando em Ciência Política pela Universidade Federal de Pernambuco.]
  name: Ruam Pastor
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abstract: Resumo
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Qual o impacto da intervenção federal nos índices de violência do Rio de Janeiro? A participação do exército em ações da área da segurança tendem a aumentar os índices de violência e não combatê-los. Para análise de tal afirmação, utilizou-se como variável dependente o índice Letalidade Violenta, construído por números relacionados a homicídio doloso, morte por intervenção de agentes do Estado, latrocínio e lesão corporal seguido de morte. Como variáveis independentes, além da variável intervenção federal, que se configura como variável binária (0,1), estão as variáveis apreensão de drogas, mortes por tiroteio e número de tiroteios.  Feita a análise de correlação entre as variáveis, que identificou um baixo índice de correlação entre a intervenção federal e letalidade violenta, foram criados diferentes modelos de regressão para analisar em que medida essas variáveis independentes selecionadas poderiam explicar ou não o fenômeno da variável dependente, no período de julho de 2016 à dezembro de 2018. Assim, os resultados encontrados reafirmaram a hipótese estabelecida no início da pesquisa: a intervenção federal teve um impacto quase zero sobre os índices de violência direta. Por outro lado, acabou gerando outros tipos de violência, como o aumento no número de tiroteios, que pode se configurar, segundo a teoria, como violência estrutural. 
\newpage

# INTRODUÇÃO

Qual o impacto da intervenção federal nos índices de letalidade violenta do Rio de Janeiro? O exército como instituição responsável pela defesa do Estado brasileiro assumiu aos dias 16 de fevereiro de 2018 a Intervenção Federal na Segurança Pública no estado carioca. Esta ação oficializaria o que cotidianamente já se via no território da capital fluminense: as Forças Armadas nas diferentes cidades e ruas daquele estado. Além disso, naquele momento, obsevarva-se um pedido de socorro por parte do governo estadual à Brasília. A segurança pública do Rio de Janeiro se mostrava falida. O governo já não conseguia prover à população um estado de segurança e bem estar. 

Os números começaram a se tornar alarmantes no ano de 2017 com as diferentes greves estabelecidas pelos policiais militares e as crises fiscais que acometiam o território carioca. Além disso, o crescimento no índice de conflitos entre facções criminosas faziam com que os números relacionados a violência crescessem cada vez mais, gerando um clima generalizado de insegurança (JUNIOR, 2018). 

Após ter sido procurado por algumas vezes, o governo de Michel Temer (PMDB), na tentativa de diminuir a impopularidade, buscou fortemente fazer campanhas de marketing se aproveitando da crise de segurança pública do Rio de Janeiro. Trouxe assim, a ideia de "salvar o Rio" (JUNIOR, 2018). Dessa maneira, com a Intervenção Federal, o governo de Michel Temer formalizaria algo que naturalmente já era visto no cotidiano carioca. 

A Intervenção Federal aconteceu e os índices relacionados a violência obtiveram poucas modificações. A população esperava uma reversão no quadro de segurança, mas, será que isso poderia acontecer por meio de uma maior repressão militar? O exército é naturalmente treinado para guerras. De tal forma, a pesquisa analisa o tema a partir da seguinte estrutura: 1. análise das teorias relacionadas à segurança; 2. levantamento da teoria estabelecida pelo autor; 3. desenho de pesquisa e análise dos dados; 4. considerações finais. 

Para corroborar com a transparência e facilitar a replicação da pesquisa os dados e o script estão disponibilizados no Github^[https://github.com/Ruamemanuel/Trabalho_Final_AD] e no Dataverse.  ^[https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi%3A10.7910%2FDVN%2FLIJK4J]


# SEGURANÇA OU DEFESA?

Em uma primeira análise, o estudo das Guerras era de fundamental importância para análise das ameaças que poderiam intimidar a vida da sociedade e ameaçar a segurança. Desta maneira, o estudo baseado na ideia Clausewitiana era corriqueiro. Pensava-se de tal forma o Estado como principal agente e os militares (exército) como principal força do Estado (CLAUSEWITZ, 1956). 

Com a evolução das guerras e a consequente evolução dos debates na área da segurança, coube aos teóricos diferenciar o que era tema de defesa nacional e segurança pública. Compreende-se que, as ameaças que surgem após a guerra fria, são ameaças que têm diferentes naturezas (VILLA, 1999). Isso gera um grande debate em termos teóricos e práticos.

De tal maneira que, existem dois campos políticos pelo qual o Estado deve atuar: 1.Deve haver o cuidado, por um lado, com a segurança da sociedade interna e a manutenção da ordem que garanta o status quo da unidade decisória; 2. Por outro lado, deve se preocupar com a defesa desse status quo perante eventuais ameaças do conjunto das unidades políticas que compõem o Sistema Internacional (SAINT, 2011).

A natureza da força na sua projeção interna e externa devem ser diferentes. Em âmbito interno é uma força  protetora da sociedade e conservadora da ordem. É o que se conhece como “segurança pública”, “segurança interna”, “segurança cidadã” (SAINT, 2011), que no Brasil deve ser estabelecida pelas polícias. A projeção externa, de tal forma, assume uma letalidade defensiva, atribuindo portanto, uma maior força. O exército é treinado no Brasil para este segundo evento. A distinção entre a pauta de defesa e segurança pública se torna importante de tal forma que o combate das ameaças seja realizado de maneira adequada (BUZAN, 2012). Uma inversão dos quadros funcionais pode gerar excesso da força, com consequente aumento da violência; ou diminuição da capacidade de manter segurança. 

# A PAZ E A SEGURANÇA COMO FATORES COMPLEMENTARES

Por estar inteiramente ligada a violência, a paz acontece quando a violência não existe. Para o entendimento deste fenômeno, Galtung (1969) divide-o em três níveis: violência direta, estrutural e cultural. "A violência direta é um fato; a violência estrutural é um processo com altos e baixos; a violência cultural é uma invariância, uma permanência" (GALTUNG, 1990, p. 294). A ausência da primeira é de imediato impacto. A ausência das outras duas por vezes pode não ser sentida.A ausência da violência direta pode se configurar como paz negativa. Ou seja, mesmo não havendo um conflito armado direto, ou uma agressão a olho nu, a violência pode ter uma forte presença por outros meios que não o da repressão. Uma possível elevação em índices de tiroteios, impossibilitando cidadãos a sair de casa é um exemplo claro. 

Dentro do campo de estudos da segurança, estão presentes, entre outras, duas vertentes: os estudos de paz e os estudos tradicionais de segurança. Cabe-nos a distinção: segundo Galtung (1969), a abordagem da segurança é baseada em quatro componentes: 1) uma parte com uma forte capacidade e intenção maligna; 2) um claro e presente perigo de violência, real ou potencial; 3) força, para impedir ou derrotar a parte maligna, gerando assim 4) segurança, esta que seria a melhor abordagem para paz [Ferreira and da Silva Júnior, 2014, p. 186]. Já a abordagem referente aos estudos de paz seguem os seguintes componentes: 1) um conflito que não foi resolvido ou transformado; 2) um perigo de violência que pode se transformar num conflito “que tenha que ser resolvido de uma vez por todas”; 3) a transformação do conflito de forma empática-criativa e não violenta, gerando assim 4) paz, esta que seria a melhor abordagem para segurança [Ferreira and da Silva Júnior, 2014, p.187].

Uma ação do exército no território carioca se configura como uma medida de segurança pós ameaça, não sendo, de tal formal, uma prevenção. Identifica-se, assim, a medida como uma ação que gera um estado de segurança negativa: a ameaça já existe e deve ser combatida (BUZAN, 2012; WILLIANS, 2008). Porém, a utilização do exército em larga medida, pode gerar uma intensificação do conflito, gerando um problema que é previsto pela teoria dos Estudos de Paz: o ato violento de combater a ameaça, não gera um estado de paz, mas, de medo (GALTUNG, 1969).

# A SEGURANÇA NO RIO DE JANEIRO 

Analisada a crise de segurança do Rio de Janeiro, observa-se que esta crise vai além da violência física e se torna presente, também, na restrição do ir e vir, na sensação de insegurança, e na desconfiança frequente de um ataque que o cidadão possa vir a sofrer. Esta é uma realidade presente não só no Brasil e no Rio de Janeiro, mas, em toda américa do sul; o crime organizado tem dominado a região. Além dos mecanismos sociais que permitem com que o fenômeno da violência aconteça, por vezes, as ações do Estado intensificam ainda mais o medo, gerando o que Weber (2003) chama de crise no monopólio da violência legítima por parte do Estado (WEBER, 2004, p.60). 

Exemplos como o do Rio de Janeiro reflete a realidade de boa parte do Brasil no que diz respeito ao drama do constrangimento do Estado em manter o controle, a segurança e os direitos da população ajustados. Essa é uma realidade que aflige o dia a dia da segurança sul-americana, que tem como principais problemas o narcotráfico, tráfico de armas, crime organizado e atentados contra a vida, atrelados a uma desigualdade social que é crescente e não pode ser negligenciada.

O percentual de mortes policiais é maior do que baixas americanas em guerras mundiais no Rio de Janeiro. Aliás, o Rio de Janeiro contribui expressivamente para que o Brasil tenha praticamente o dobro de policiais mortos anualmente, em comparação com os Estados Unidos (em 2014, foram 51 mortos nos EUA, e 79 no Brasil, enquanto no ano de 2015 foram 41 e 91, respectivamente) (JUNIOR, 2018, p.40). Isso se torna um demonstração do quão falhas são as ações policiais e o quanto a instituição policial tem sido solicitada para suprir uma ausência de poder do estado. Se por um lado a ação policial vinha falhado, a presunção de falha quanto ao objetivo estabelecido pela Intervenção Federal era natural, afinal, o exército é treinado para tratar de temas relacionados a Defesa Nacional. 

Para tal, baseado na literatura supracitada, a pesquisa tem a seguinte hipótese alternativa: - Hipotese 1: A intervenção federal tende a gerar um ambiente de maior insegurança 

Desta maneira, como mecanismo causal, acredita-se que a utilização do Exército fora de seu escopo tradicional de atuação, pode gerar um efeito contrário ao esperado. Se o objetivo é estabelecer a segurança pública de um determinado território, o exército tende a aumentar os índices relacionados a violência, gerando um estado de maior insegurança (SAINT, 2011; GALTUNG, 1990; VILLA, 1999; BUZAN, 2012). 

# DESENHO DE PESQUISA E DADOS

O trabalho busca analisar a relação entre a intervenção federal e o índice de letalidade violenta no Rio de Janeiro. Este índice foi escolhido por abarcar diferentes dados relacionados à violência; são eles: números de homicídio doloso, morte por intervenção de agentes do Estado, latrocínio e lesão corporal seguido de morte.  Para testar a hipótese, analisamos o período referente à julho de 2016 à dezembro de 2018, período que compreende o momento antes e durante a intervenção federal. Não foram analisados os dados pós intervenção por falta de alguns dados durante a pesquisa. 

De tal forma, em todos os modelos construídos durante a pesquisa, tem-se como variável dependente Letalidade Violenta. As variáveis independentes, além de intervenção federal, são, apreensão de drogas, número de tiroteios e mortes por tiroteio.  Os dados referentes a variável letalidade violenta e a variável apreensão de drogas, foram recolhidos do Instituto de Segurança Pública do Rio de Janeiro (ISP), órgão responsável pela construção de base de dados referentes a segurança pública do estado carioca. Já as variáveis mortes por tiroteio e número de tiroteios foram retiradas do site e aplicativo Fogo Cruzado; plataforma que surgiu com o intuito de analisar e repassar para a população onde e quando há tiroteios nas diferentes cidades do Rio de Janeiro. O aplicativo se expandiu de tal maneira que hoje são construídas base de dados referentes a esses
índices a partir de dados fornecidos por autoridades policiais, instituições midiátidas e informações levantadas por integrantes do próprio grupo. A seguir uma tabela explicativa das variáveis e como se espera que elas se comportem:


Variável       |Fonte          |Sinal esperado|
-------------- | ------------- | ------------ |
Letalidade     | ISP           | VD           |
N. Tiroteios   | Fogo Cruzado  | +            |
M. Tiroteios   | Fogo Cruzado  | +            |
Apreensão      | ISP           | -            |  
Intervenção    | MJ            | +            |


A presunção da relação de causa e efeito destas variáveis foi construída por meio da teoria e de discursos de autoridades responsáveis pela segurança pública. De tal maneira que, por haver forte relação do consumo e tráfico de drogas com os índices de violência do Rio, esta foi uma variável selecionada para análise. Além disso, dados relacionados a tiroteios no estado do rio se tornam importantes por haver números alarmantes, que por vezes são comparados a dados de guerra civil. Por fim, a variável independente Intervenção Federal é um dos nossos principais objetos de estudo junto ao índice de letalidade violenta, e por isso se faz presente na pesquisa. 

Os índices de letalidade, número de tiroteios e mortes por tiroteios são analisados por quantidade de vezes que acontecem durante o mês. A variável apreensão de drogas é medida pela quantidade de quilos que é apreendido mensalmente. Intervenção Federal, como variável dummy, é analisada com a ocorrência ou não da intervenção durante os meses.

Os dados analisados são referentes a região metropolitana do Rio. Foi escolhido este território por ser o mais violento do Estado e por concentrar a maior parte da população, segundo o IBGE. Além disso, problemas relacionados a tráfico e apreensão de drogas são normalmente registrados, em sua maioria, nessa região. Já que a variável independente mais importante para análise é intervenção federal, foi feito teste de médias por test t, entre a variável intervenção federal e todas as outras. 

Os modelos de regressão utilizados foram elaborados de forma bivariada e multivariada. O modelo multivariado analisou o impacto da intervenção federal nos índices de letalidade violenta, tendo como variáveis de controle todas as outras. 

Foram realizados testes de correlação entre todas as variáveis para entender como estas se relacionam. Além disso, foram elaborados boxplots com o intuito de analisar graficamente como as variáveis se comportaram com e sem a intervenção militar, para assim, entender o impacto do evento nos índices de segurança.

# Qual o impacto da intervenção federal nos índices de violência do Rio de Janeiro?

```{r, echo = FALSE, message = FALSE}
meses_ano <- c ("jul/2016", "ago/2016", "set/2016", "out/2016", "nov/2016", "dez/2016", "jan/2017",
               "fev/2017", "mar/2017", "abr/2017", "mai/2017", "jun/2017", "jul/2017", "ago/2017", "set/2017",
               "out/2017", "nov/2017", "dez/2017", "jan/2018", "fev/2018", "mar/2018", "abr/2018",
               "mai/2018", "jun/2018", "jul/2018", "ago/2018", "set/2018", "out/2018", "nov/2018",
               "dez/2018")

letalidade_violenta <- c(369, 367, 409, 450, 444, 467, 488, 494, 514, 417, 442,
                         419, 372, 379, 470, 485, 487, 413, 509, 423, 494, 462,
                         445, 437, 416, 443, 381, 402, 394, 346)

apreensao_de_drogas <- c(2221, 2148, 2057, 1888, 1901, 2029, 1704, 1266, 1706, 1814,
                         1862, 1864, 1791, 1887, 1852, 1887, 1894, 1785, 1793, 1588,
                         1744, 1857, 1966, 1809, 1880, 1994, 1959, 1735, 1716, 1585)

numero_tiroteios <- c(748, 349, 508, 348, 360, 212, 317, 318, 552, 356, 476,
                      657, 589, 571, 571, 566, 503, 516, 691, 684, 783, 773,
                      902, 834, 824, 1014, 877, 829, 695, 687)

mortes_tiroteio <- c(80, 73, 110, 98, 104, 73, 115, 128, 158, 76, 131, 112,
                     85, 112, 123, 143, 159, 122, 147, 123, 163, 119, 107, 125,
                     107, 140, 102, 109, 122, 86)

intervencao_federal <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
                         0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)

dados <- data.frame(meses_ano, letalidade_violenta, apreensao_de_drogas, numero_tiroteios,
                    mortes_tiroteio, intervencao_federal)

if(require(ggplot2) == F) install.packages("ggplot2"); require(ggplot2)
if(require(readxl) == F) install.packages("readxl"); require(readxl)
if(require(DataExplorer) == F) install.packages("DataExplorer"); require(DataExplorer)
if(require(dplyr) == F) install.packages("dplyr"); require(dplyr)
if(require(rio) == F) install.packages("rio"); require(rio)
if(require(ggiraphExtra) == F) install.packages('ggiraphExtra'); require(ggiraphExtra)
if(require(modelr) == F) install.packages('modelr'); require(modelr)
if(require(texreg) == F) install.packages('texreg'); require(texreg)
if(require(modelsummary) == F) install.packages('modelsummary'); require(modelsummary)
options(scipen = 999)
options(stringsAsFactors = FALSE)
```

O modelo de regressão aqui proposto para verificar a hipótese, apresenta como variável dependente o índice de letalidade violenta (números de homicídio doloso, morte por intervenção de agentes do Estado, latrocínio e lesão corporal seguido de morte) e como independente a intervenção federal, entre o período de julho de 2016 a dezembro de 2018.

Observamos no conjunto de boxplots abaixo a relação entre a variável intervenção federal (nossa principal variável independente) e todas as outras variáveis:


```{r, echo = FALSE, message = FALSE}
if(require(gridExtra) == F) install.packages('gridExtra'); require(gridExtra)

boxplot1 <- ggplot(dados, aes(factor(intervencao_federal),letalidade_violenta)) + 
  labs(x = "Intervenção Federal", y ="Letalidade", title = "Boxplot") +
  geom_boxplot() 
  


boxplot2 <- ggplot(dados, aes(factor(intervencao_federal), apreensao_de_drogas)) + 
  labs(x = "Intervenção Federal", y ="Apreensão de Drogas", title = "Boxplot") +
  geom_boxplot() 
  


boxplot3 <- ggplot(dados, aes(factor(intervencao_federal),numero_tiroteios)) + 
  labs(x = "Intervenção Federal", y ="Número de Tiroteios", title = "Boxplot") +
  geom_boxplot() 



boxplot4 <- ggplot(dados, aes(factor(intervencao_federal),mortes_tiroteio)) + 
  labs(x = "Intervenção Federal", y ="Mortes por tiroteio", title = "Boxplot") +
  geom_boxplot() 

grid.arrange(boxplot1, boxplot2, boxplot3, boxplot4)
```

O eixo y nos apresenta a quantidade de ocorrências, enquanto o eixo x mostra se houve ou não intervenção federal. A linha que traceja a caixa do boxplot é a mediana dos dados. De tal forma que, podemos observar um drástico aumento tão somente no número de tiroteios. Nos outros casos o aumento ou diminuição não foram tão grandes, matendo-se a média. 

De forma clara, se vê uma diferença de médias quando são tratados os números de tiroteios com e sem intervenção. Com intervenção a média é de 473; sem intervenção essa média quase dobra, chegando a 799. Quando há o teste de médias da variável letalidade violenta, a média sem intervenção é igual a 438 e com intervenção 429. Há uma ligeira diminuição.

Relacionado aos testes de hipotese, observa-se que a relação entre intervenção federal e número de tiroteios é a que tem um menor índice de P valor, havendo, portanto, uma forte relação entre as variáveis. Por outro lado, o p valor referente ao indice de letalidade violenta e intervenção federal é maior que 0,05.

Após a análise da correlação dos dados, foram elaborados modelos de regressão que analisavam o poder de explicação das variáveis independentes no que diz respeito a variável dependente. Foram elaborados 5 modelos: 4 bivariados e um multivariado, que é composto por todas as variáveis. 
 

![](Rplot04.png)


No modelo 1, o modelo multivariado, apresenta como variáveis significativas mortes por tiroteio e número de tiroteios. Em todos os outros modelos, as variáveis têm um poder de explicação baixo, com exceção do modelo 3 que tem como variável independente mortes por tiroteio. Nos dois modelos que a variável intervenção federal fez parte, o índice teve um poder de explicação do fenômeno dependente baixo. O que pode mostrar que, a intervenção federal não causou impacto. 

No modelo multivariado, analisamos que, com exceção da variável apreensão de drogas, todas as outras seguiram o sinal esperado. Todas as variáveis assumiram um efeito positivo, o que valida nossa hipotese: o exército nas ruas tende a aumenta os índice de violência. O R quadrado do modelo é de 0.67,o que significa dizer que o modelo tem capacidade de explicação de 67 por cento; número satisfatório. 

# CONSIDERAÇÕES FINAIS

Os dados refletem o que Galtung (1969) afirmava em sua obra quanto a necessidade de transformação dos conflitos para o alcance da paz e combate efetivo a violência. A intervenção federal por não ter tanto impacto sobre os índices de letalidade violenta e aumentar os índices de número de tiroteios acaba por transferir a violência de um lado a outro. 

Embora a intervenção federal tenha causado uma diminuição pequena na média do índice de letalidade violenta e mortes por tiroteio, a diminuição da violência física não pode ser traduzida como diminuição da violência per se. O medo se configura, segunda a literatura de estudos de paz, como violência.  

As pessoas podem não estar sendo afetadas de forma direta, mas, a insegurança, atrelada ao medo de ir e vir, direito básico do ser humano, aflige o estado de bem estar social. Reafirma-se o que houvera sido o pressuposto da pesquisa: a intervenção foi uma mera continuação do que já se via em território carioca com a soma da intensificação do medo. Isto será medido, de tal maneira, posteriormente, por meio de uma análise de sentimentos. 

# REFERÊNCIAS

BUZAN, B.; HANSEN, L. (2012). *A Evolução dos Estudos de Segurança Internacional.* São Paulo: Editora Unesp.

GALTUNG, Johan. “Violence, Peace, and Peace Research”. *Journal of Peace Research*, Vol. 6, 3, 1969, pp. 167-191.

Galtung, Johan. *Theory and Practice of Security.* Instant Research on Peace and Violence 2.3 (1972): 109-112. 

Guy D Whitten and PaulMKellstedt. *Fundamentos da pesquisa em Ciência Política*. Blucher,
2015.

Luiz Carlos Ramiro Junior. A crise de segurança pública do rio de janeiro. *Revista de Escola Superior de Guerra*, 33(67):31–59, 2018.

Marcos Alan Shaikhzadeh V Ferreira and Pedro Paulo da Silva Júnior. *Segurança e construção da paz na américa do sul: os desafios apontados pela upsalla conflict data program e the fund for peace.* Revista Brasileira de Estudos de Defesa, 1(1), 2014.

Marcos Alan SV Ferreira. Incursões na teoria da resolução de conflitos. *Revista de Paz y Conflictos*, 11(1):295–300, 2018.

Max Weber. *Ciência e política: duas vocações*. Editora Cultrix, 2004.

SAINT-PIERRE, Héctor Luis. "Defesa" ou "segurança"?: reflexões em torno de conceitos e ideologias.
*Contexto int.*, Rio de Janeiro , v. 33, n. 2, Dec. 2011

VILLA, Rafael Duarte. A segurança global multidimensional. *Lua Nova*, São Paulo , n. 46, 1999 

Vicenç Fisas Armengol. *Cultura de paz y gestión de conflictos*, volume 117. Icaria Editorial,
1998.


# APÊNDICE

# Tabela descritiva dos dados 


| Descrição  | N    | Minímo  | Máximo     | Média    | Desvio Padrão |
| ---------  | ---- | ------- | ---------- | ---------| ------------- |
|Letalidade  | 30   | 346.0   | 514.0      | 434.6    | 46.28443      |
|M. Tiroteio | 30   | 73.0    | 163.0      | 115.1    | 24.97576      |
|N. Tiroteio | 30   | 212.0   | 1014.0     | 603.7    | 204.7847      |
|Apreensão   | 30   | 1266    | 2221       | 1839     | 179.3066      |


# Histograma das variáveis

```{r, echo = FALSE, message = FALSE}
plot_histogram(dados)
```


# Gráfico de densidade

```{r, echo = FALSE, message = FALSE}
plot_density(dados)
```

# Tabela de correlação dos dados

```{r, echo = FALSE, message = FALSE}
plot_correlation(dados, 
                 type = 'continuous',
                 'Review.Date')
```



# Tabela com os resultados dos modelos

![](Regplot.png)


# Ajuste dos modelos

# Regresão 1


```{r, echo = FALSE, message = FALSE}

reg1 <- lm(letalidade_violenta~factor(intervencao_federal) + numero_tiroteios + 
             apreensao_de_drogas + mortes_tiroteio, data = dados)

plot(reg1)
```

# Regressão 2

```{r, echo = FALSE, message = FALSE}

reg2 <- lm(letalidade_violenta~factor(intervencao_federal), data = dados)

plot(reg2)
```

# Regressão 3

```{r, echo = FALSE, message = FALSE}

reg3 <- lm(letalidade_violenta~mortes_tiroteio, data = dados)

plot(reg3)
```

# Regressão 4

```{r, echo = FALSE, message = FALSE}

reg4 <- lm(letalidade_violenta~numero_tiroteios, data = dados)

plot(reg4)
```

# Regressão 5

```{r, echo = FALSE, message = FALSE}

reg5 <- lm(letalidade_violenta~apreensao_de_drogas, data = dados)

plot(reg5)
```




